1.39套实战教程KubernetesK8s CKA认证实战（完整版）BAT大厂基于K8s构建企业容器云平台
2.三种不同场景下的源码 Kubernetes 服务调试方法
3.一次“不负责任”的 K8s 网络故障排查经验分享
4.深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理
5.KubeClipper——轻量便捷的 Kubernetes 多集群全生命周期管理工具
6.k8s要学多久

39套实战教程KubernetesK8s CKA认证实战（完整版）BAT大厂基于K8s构建企业容器云平台

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三种不同场景下的 Kubernetes 服务调试方法

       在开发和调试 Kubernetes 生产环境下的服务时，会遇到各种调试需求。本文将介绍三种不同场景下的解决方案和相应的工具。

       基本配置

       假设我们有三个服务：service-front 面向外部，通过服务暴露；service-front 后端是 service-middle，后者又依赖 service-back。通信通过 Kubernetes 服务进行。安装配置如下：

       源代码可在：github.com/erkanerol/se...

       工具1：kubectl port-forward

       场景：开发者希望在不影响其他服务的情况下，通过 service-back 直接发送请求并查看结果，但 service-back 不对外公开。

       解决方案：使用 kubectl 的 port-forward 功能创建本地到集群的隧道。

       步骤：

       在终端运行：kubectl port-forward service-back: localhost:

       在另一个终端中，尝试用 curl 访问 localhost: 来验证连接。

       工具2：kubefwd

       场景：开发者希望在本地 IDE 中设置断点调试 service-front，但 service-front 和依赖服务难以本地模拟。

       解决方案：kubefwd 可以批量端口转发并管理本地 DNS，简化配置。

       步骤：

       运行：kubefwd service-front:

       使用 sudo，配置 KUBECONFIG，dof台服辅助源码运行本地 front 应用并设置断点。

       在集群中测试服务交互。

       工具3：telepresence

       场景：开发者需要在本地调试 service-middle，同时 service-middle 依赖 service-back，并且集群环境不易模拟。

       解决方案：telepresence 提供双向通道，支持本地服务与集群服务间的调试。

       步骤：

       删除集群中的 service-middle，运行 telepresence。

       本地运行 middle 应用并设置断点。

       通过集群临时 Pod 发送请求到 service-front。

       总结：

       对于不暴露服务的访问，kubectl port-forward 足够。

       本地调试时，kubefwd 管理 DNS，提供单向通道。

       需要双向通道和依赖服务调试时，使用 telepresence。

一次“不负责任”的 K8s 网络故障排查经验分享

       一次K8s网络故障排查的实战分享

       作者骆冰利在处理一起客户K8s集群扩容失败问题时，揭示了深入排查的整个过程。客户使用的是1..版本的Kubernetes，宿主机内核为4.（CentOS 8.2），遇到节点无法加入集群的问题。故障现象表现为新节点无法通过master service VIP访问，但直接访问master hostIP则正常。以下是排查的关键步骤：

       首先，常规排查显示iptables模块加载正常，iptables转发规则默认接受，宿主机和容器网络都正常。接着，通过ipvsadm发现kube-proxy在启动后存在异常连接，syn_recv状态，表明K8s service网络出现问题。

       进一步分析，通过tcpdump抓包发现SYN包未从本地发送，初步锁定问题在kube-proxy。查看kube-proxy日志后，发现与iptables-restore命令的执行异常有关，涉及到KUBE-MARK-DROP链的创建问题。深入源码后，发现1..版本在特定条件下存在逻辑缺陷，导致报错。

       问题的根源在于，CentOS 8.2的4.内核环境下的iptables配置与kube-proxy容器内的配置不一致，因为Kubernetes的opengl小游戏源码kubelet也在操作iptables。解决办法是升级内核至3.或5.0+，或者更新Kubernetes版本至1..以上。

       总结这次经验，对于K8s网络故障，关键在于理解内核、kube-proxy、kubelet之间的交互，以及选用正确的工具，如iptables或nftables。希望这个案例能帮助其他开发者在遇到类似问题时能更快定位和解决。

       如果想了解更多Erda项目信息，可以添加小助手微信（Erda）加入交流群。Erda是一个开源的云原生PaaS平台，欢迎关注、贡献代码和Star支持。

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深入理解kubernetes（k8s）网络原理之五-flannel原理

       flannel在Kubernetes（k8s）网络架构中扮演着关键角色，其提供多种网络模式，其中最为广泛应用的是VXLAN模式。本文旨在深入探讨VXLAN模式下flannel的运作原理，同时对UDP模式进行简要介绍。

       VXLAN模式下的flannel依赖于VXLAN协议，实现跨主机Pod间的通信。这种模式下，flannel的组件工作流程涉及多个关键步骤。首先，flannel-cni文件作为CNI规范下的二进制文件，负责生成配置文件并调用其它CNI插件（如bridge和host-local），从而实现主机到主机的网络互通。flannel-cni文件并非flannel项目源码，而是位于CNI的plugins中。

       在flannel-cni工作流程中，kubelet在创建Pod时，会启动一个pause容器，并获取网络命名空间。随后，它调用配置文件指定的CNI插件（即flannel），以加载相关参数。flannel读取从/subnet.env文件获取的节点子网信息，生成符合CNI标准的配置文件。接着，flannel利用此配置文件调用bridge插件，完成Pod到主机、同主机Pod间的数据通信。

       kube-flannel作为Kubernetes的daemonset运行，主要负责跨节点Pod通信的python图片爬虫源码编织工作。它完成的主要任务包括为每个节点创建VXLAN设备，并更新主机路由。当节点添加或移除时，kube-flannel会相应地调整网络配置。在VXLAN模式下，每个节点上的kube-flannel会与flanneld守护进程进行通信，以同步路由信息。

       在UDP模式下，每个节点运行flanneld守护进程，参与数据包转发。flanneld通过Unix域套接字与本地flanneld通信，而非通过fdb表和邻居表同步路由信息。当节点新增时，kube-flannel会在节点间建立路由条目，并调整网络配置以确保通信的连续性。

       flannel在0.9.0版本前，使用不同策略处理VXLAN封包过程中可能缺少的ARP记录和fdb记录。从0.9.0版本开始，flannel不再监听netlink消息，优化了内核态与用户态的交互，从而提升性能。

       通过理解flannel的运行机制，可以发现它在VXLAN模式下实现了高效的跨节点Pod通信。flannel挂载情况不影响现有Pod的通信，但新节点或新Pod的加入需flannel参与网络配置。本文最后提示读者，了解flannel原理后，可尝试自行开发CNI插件。

KubeClipper——轻量便捷的 Kubernetes 多集群全生命周期管理工具

       KubeClipper，由九州云（cloud）推出的轻量级Kubernetes多集群全生命周期管理工具，旨在为运维工程师提供易用、易运维、极轻量、生产级的管理服务。年8月，KubeClipper正式开源，源代码托管在GitHub，访问项目主页以获取更多信息。

       KubeClipper吉祥物是一只帅气呆萌的小海鸥，其logo象征着在小海鸥的保驾护航下，KubeClipper将乘风破浪，实现“蓬舟吹取三山去”的愿景。该工具在完全兼容原生Kubernetes的前提下，基于广泛使用的kubeadm工具进行二次封装，提供快速部署和持续化全生命周期管理能力，支持在线、代理、离线等多种部署方式，包括CRI、CNI、CSI及各类CRD组件的管理。

       KubeClipper与现有同类工具相比，更贴近开放原生、轻量便捷、稳定易用。它提供图形化界面，运维工程师可通过友好的界面快速完成生产级K8S集群和所需组件的安装部署，一键完成扩缩容、备份恢复、升级、插件管理等运维操作。

       部署实验用的KubeClipper集群仅需两行命令，兼容多种常用Linux操作系统。KubeClipper选择更轻量的kcctl命令行工具作为图形化界面的补充，提供对平台自身的安装、清除和其他运维管理，追求轻量优雅的架构设计。

       KubeClipper在追求使用简单的同时，提供更丰富、更灵活的功能和服务。它支持多种网络环境、多版本的安装包和镜像拉取，包括GCR镜像代理、完全离线环境下的K8S集群部署和插件安装，以及用户自定义多版本的K8S、CRI、CNI部署安装。

       面向边缘场景，KubeClipper通过区域对集群和节点进行逻辑或物理隔离，更易适配边缘计算场景，同时也符合企业多数据中心的生产场景。

       未来，KubeClipper将继续保持轻量化、易使用的设计风格，加强对边缘场景的支持，提供更成熟的生产级解决方案，如对K3S、K0S、Kube-Edge等边缘场景Kubernetes方案的支持，提供更丰富的CNI、CSI和其他管理插件支持。

       欢迎更多志同道合的朋友参与KubeClipper项目，让我们一起见证这个项目的成长。

       现在就开启KubeClipper之旅，快速入门文档：立即体验。

       如果您喜欢我们的项目，请在GitHub仓库上点个Star，您的鼓励和支持至关重要。

       团队邮箱：contact@kubeclipper.io

k8s要学多久

       学习Kubernetes的基础知识并不困难，特别是如果你已经有半个月的Docker使用经验。主要挑战在于封装镜像时需要考虑挂载、拆分和启动检测等问题。

       安装Kubernetes本身就是一个复杂的过程。前期的安装尝试包括自动化安装、手动安装、脚本自动化安装、Ansible安装和离线安装，这耗费了我大约一个月的时间。随后，我遇到了一些环境和网络问题，导致pod一直重启，这个问题持续了大约两个月。我尝试更换为实体机，问题有所缓解，但最终估计还是网络不稳定导致。

       学习kubectl命令和Kubernetes的基本组件（如pod、svc、deployment、daemonset、statefulset、headlessService、rc、kube-proxy、rbac等）也是需要花费时间的。我花了大约一个月时间来理解这些组件的原理，尤其是新版本的rbac权限问题。Kubernetes的复杂性主要在于其体系架构，一旦理解了架构，就理解了大部分的内容。

       在对开源工程domeos进行研究后，我使用了两个月时间来调研该开源工程的源码，以及它自带的一些小米open-falcon监控插件、webssh等插件。这些研究涉及使用Springboot开发，连接Kubernetes环境，部署和监控基本应用。

       为了调优日志和监控，我又花费了一个多月的时间来调研一些开源产品，如efk日志插件、Prometheus与heaspter监控组件、habor镜像仓库等。

       最后，我开始使用Helm这一编排工具，根据Hadoop的过程改造公司的一个mpp产品，并实现一键式部署。这同样花费了一个多月的时间。在这一过程中，我还研究了Hadoop的扩容、亲和性、带状态应用部署等问题，以及数据删除问题。

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

Kubernetes API

       kube-apiserver是Kubernetes架构的核心组件，负责接收所有组件的API请求，它在集群中起着中枢神经的作用，任何操作都需要通过kube-apiserver进行。在Kubernetes中，我们通常提及的资源，如Deployment、Service等，实际上就是API操作的对象，这些资源最终被存储在etcd中，本质上是对etcd中资源进行增删改查(CRUD)。

       当我们使用kubectl命令查看集群中某个命令空间的Deployment时，实际上kubectl将命令转化为API请求发送给kube-apiserver，然后将kube-apiserver返回的数据以特定格式输出。

       API设计遵循一组和版本的规则，即groupVersion，例如`/apis/apps/v1/deployment`。其中`apis`表示API的组集合，`apps`是特定的组，`v1`是版本。而`/api/v1`这一组API则被视为核心组，因为Kubernetes在初期并未预期到未来API的丰富性，将所有资源API置于`/api/v1`下，以适应不断增长的需求。

       每一个API都包含组和版本属性，版本定义了API的稳定性，以便在多次迭代后达到成熟状态。通过`kubectl get -raw /`命令可以查看集群中的所有API。

       Kubernetes的API对象组织方式分为核心组和命名组，核心组包含所有资源，命名组则针对特定资源，如`/apis/$NAME/$VERSION`。命名组和系统范围内的实体，如metrics，共同组成API结构。

       资源可分为命名空间资源和集群资源。命名空间资源，如Pod、Deployment、Service，属于特定命名空间，其API请求遵循特定的组织形式。集群资源，如ClusterRole，则不在任何命名空间和版本下。非资源URL则与Pod、ClusterRole不同，用于验证etcd服务健康状态，不属于任何命名空间或版本。

       自定义API用于开发自定义功能，例如`custom.io`表示自定义的API组，`test`为自定义资源。Kubernetes的REST API设计遵循一组和版本的规则，以实现API的组织和稳定性。

       理解Kubernetes的API结构对于深入阅读源代码和开发自定义API至关重要。明确API的组织方式和规则能够帮助开发者更高效地与Kubernetes系统进行交互，构建更复杂的部署和管理逻辑。